ジョン・ホップフィールド
1933年頃に活動, アメリカ、イリノイ州シカゴ
古典統計力学最先端の物理学
ノーベル物理学賞 2024アメリカの物理学者・生物学者。「ホップフィールド・ネットワーク」を提案——現代機械学習を開いた連想記憶モデル。
Hopfield は凝縮系物理学、分子生物学(タンパク質合成の「動的校正」の証明)、計算神経科学の間を往復した。1982年、「エネルギー極小」に収束する再帰的二値ニューロンモデルを記し——ニューラルネットワークを統計物理学の問題に変え、休眠中の分野を復活させた。
ノーベル賞受賞業績
ホップフィールド・ネットワーク(1982年)は各状態にイジング型「エネルギー」を与える:ニューロン更新は常にエネルギーを下げるので、記憶はネットワークが「転がり込む」局所極小となる——アドレスではなく内容による想起。スピングラスとの対応は容量と誤りの解析を可能にし、このエネルギー思想は Hinton のボルツマンマシンを育て深層学習に影響した。
所属機関: プリンストン大学, カリフォルニア工科大学
アメリカ合衆国